Vol. 17, No. 2,  240-251,  January, 2021 DOI: 10.20956/jmsk.v17i2.11680
*Program Studi Diploma IV Statistika, Jurusan Statistika Ekonomi Politeknik Statitika STIS E-Mail : 211709510@stis.ac.id 1 , 211709838@stis.ac.id 2 ,  211709966@stis.ac.id 3 , 211709974@stis.ac.id 4 , 211710033@stis.ac.id 5 , raninoor@stis.ac.id 6
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Workforce Classification in West Java 2018 With Random Forest

## Klasifikasi Angkatan Kerja di Jawa barat Tahun 2018 dengan Metode Random Forest
Ahmad Safrian F 1 , M. Rizki R 2 , Rendy R.R 3 , Ria Nurul A 4 , Tika Novitasari 5 , Rani Nooraeni 6

## Abstract
Unemployment in Indonesia is a serious problem. The high unemployment rate in Indonesia is due to the number  of  available  jobs  is  not  proportional  to  the  increasing  number  of  the  labor  force.  Based  on  data from BPS,  West  Java  is  the  largest  contributor  to  a  number  of  the  unemployment  in  Indonesia  2018, which has an open unemployment rate of 8.52 percent.  The purpose of this study is to classify the labor age population between 15 – 64 years into two groups (classes), namely unemployed or non-unemployed groups  in  West  Java  Province  2018  and  to  analyze  the  variables  that  have  a  major  contribution  in  the classification  process.  The  classification  is  carried  out  using  a  random  forest  model  to  improve classification  accuracy.  The  random  forest  model  that  is  formed  uses  the  random  over-under  sampling (ROUS)  method  because  it  produces  the  best  performance  compared  without  ROUS  in  dealing  with imbalanced  data.  The  classification  results  of  the  model  after  resamling  shows  the  level  of  accuracy, sensitivity,  specificity,  and  AUC,  which  are  73.89  percent,  80.64  percent,  67.40  percent,  and  75.73 percent.  It  shows  that  the  model  after  resampling  with  random  over-under  sampling  is  better  in  the classification of the labor status of the working age population which includes the workforce in West Java in 2018. In addition, from the results of the analysis, the variable marital status is variable that has a major contribution in determining unemployment status.
Keyword : unemployment, random forest, random over-under sampling

## Abstrak
Pengangguran  di  Indonesia  merupakan  masalah  yang  serius.  Tingginya  angka  pengangguran  tersebut dikarenakan  jumlah  lapangan  kerja  yang  tersedia  tidak  sebanding  dengan  jumlah  angkatan  kerja  yang terus meningkat. Berdasarkan data BPS, Jawa Barat sebagai penyumbang terbesar jumlah pengangguran di indonesia tahun 2018, dengan tingkat pengangguran terbuka sebesar 8,52 persen.  Tujuan penelitian ini untuk  melakukan  klasifikasi  penduduk  usia  kerja  antara  15  –  64  tahun  yang  termasuk  angkatan  kerja kedalam  dua  kelompok  (kelas),  yaitu  berstatus  pengangguran  atau  bukan  pengangguran  (bekerja)  di Provinsi Jawa Barat tahun 2018 dan menganalisis variabel yang paling berkontribusi besar dalam proses pengklasifikasian.  Pengklasifikasian  tersebut  dilakukan  dengan  model random  forest karena dapat meningkatkan ketepatan klasifikasi. Model random forest yang terbentuk menggunakan metode random over-under  sampling (ROUS)  karena  menghasilkan  performa  terbaik  dibandingkan  tanpa  ROUS  dalam mengatasi  data imbalance .  Hasil  pengklasifikasian  dari  model  tersebut  setelah  resamling  menunjukkan tingkat  akurasi, sensitivity , spesifity ,  dan  AUC,  yaitu  sebesar    73,89  persen,    80,64  persen,  67,4  persen,
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
dan  75,73  persen.  Selain  itu,  dari  hasil  analisis  variabel  status  perkawinan  merupakan  variabel  yang memiliki kontribusi besar dalam menentukan status angkatan kerja.
Kata Kunci : pengangguran, random forest , random over-under sampling

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  merupakan  suatu  proses  yang  berkesinambungan  antara  sumber daya  manusia,  sumber  daya  alam,  modal,  teknologi  dan  lain-lain  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  kesejahteraan  ekonomi  masyarakat.  Keberhasilan  pembangunan  ekonomi tersebut
dilihat  dari  laju  pertumbuhan  ekonomi  yang  diiringi  dengan  pengurangan  kemiskinan  dan ketimpangan  pendapatan.  Selain  itu  dalam  pembangunan  ekonomi  tersebut  pasti  akan dihadapkan dengan berbagai macam permasalahan, salah satunya masalah pengangguran.
Pengangguran  adalah  seseorang  yang  berusia  15  tahun  ke  atas  yang  tidak  bekerja  dan sedang  mencari  pekerjaan  [15].  Pengangguran  adalah  masalah  yang  sangat  buruk  efeknya kepada  perekonomian  dan  masyarakat  [25].  Pengangguran  tersebut  merupakan  suatu permasalahan  kompleks  yang  harus  dihadapi  oleh  negara  maju  maupun  negara  berkembang karena  secara langsung  maupun  tidak  langsung  akan  berdampak  pada  perekonomian,  individu dan  masyarakat,  seperti  kemiskian,  kesejahteraan  masyarakat,  kriminalitas,  dan masalah  sosial ekonomi  lainnya.  Masalah  pengangguran  menjadi  poin  penting  yang  dimasukkan  ke  dalam tujuan  pembangunan  berkelanjutan  ( Sustainable  Development  Goals/ SDGs)  yang  kedelapan, yaitu  “Pada  tahun  2030,  mencapai  ketenagakerjaan secara  penuh  dan  produktif dan  pekerjaan yang layak bagi seluruh perempuan dan laki-laki, termasuk untuk kaum muda dan orang dengan disabilitas, juga kesetaraan upah bagi pekerjaan yang mempunyai nilai yang sama”.
Permasalahan  pengangguran  di  Indonesia  merupakan  masalah  yang  serius  dan  menjadi perhatian  khusus  oleh  pemerintah.  Tingginya  angka  pengangguran  di  Indonesia  tersebut dikarenakan jumlah lapangan kerja yang tersedia tidak sebanding dengan jumlah angkatan kerja yang terus meningkat. Upaya pemerintah untuk mengurangi pengangguran ditunjukkan dengan penetapan target angka tingkat pengangguran dalam  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional  (RPJMN)  2015  –  2019.  Selain  itu,  Menurut  Menteri  Ketenagakerjaan,  Muhammad Hanif  Dhakiri,  sepanjang  tahun  2015  –  2018,  pemerintah  telah  berhasil  membuka  10,34  juta lapangan kerja, kata dia, rata-rata setiap tahun telah tercipta 2,58 juta lapangan kerja baru bagi masyarakat untuk setiap tahunnya. Angka tingkat pengangguran terbuka (TPT) Indonesia pada tahun 2018 (bulan Agustus) sebesar 5,34 persen [2]. Angka TPT tersebut mengalami penurunan sebesar  0,16  persen  dari  tahun  2017.  Hal  ini  dapat  dikatakan  sejalan  dengan  kebijakan pembukaan  lapangan  pekerjaan  oleh  pemerintah.  Akan  tetapi  jumlah  lapangan  pekerjaan tersebut  belum  dapat  memenuhi  permintaan  lapangan  pekerjaan  dan  belum  dapat  menyerap angkatan  kerja  secara  maksimal.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  hasil  evaluasi  dari  RPJMN 2015  –  2019,  bahwa  realisasi  pengurangan  pengangguran  di  Indonesia  belum  dapat  mencapai target  karena  target  yang  ditetapkan  berkisar  antara  empat  sampai  lima  persen  dan  TPT Indonesia tahun 2018 masih di atas angka lima persen.
Apabila  masalah  pengangguran  di  Indonesia  tidak  segera  diatasi  akan  berdampak  pada terganggunya proses pembangunan ekonomi Indonesia dalam jangka panjang. Secara langsung, pengangguran  dapat  mengakibatkan  menurunnya  tingkat  kemakmuran  dan  kesejahteraan ekonomi  karena  pendapatan  riil  yang  diperoleh  masyarakat  menjadi  lebih  rendah.  Selain  itu, pengangguran  juga  dapat  menghambat  laju  pertumbuhan  ekonomi  dan  meningkatkan kemiskinan  Indonesia.  Menurut  [4],  risiko  menjadi  pengangguran  akan  meningkat  seiring dengan semakin rendahnya pendidikan pada studi kasus Rusia. Seiring dengan temuan tersebut,
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
di Latvia, [14] mendapati bahwa status pendidikan mempengaruhi posisi tawar seseorang dalam mencari pekerjaan dan dapat mempengaruhi besaran penghasilannya.
Sumber : BPS (diolah)
Gambar 1.1. Tingkat Pengangguran Tebuka (TPT) di Indonesia Tahun 2018
Dari  34  provinsi  di  Indonesia  penyumbang  terbesar  untuk  jumlah  pengangguran,  yaitu Provinsi  Jawa  Barat,  Banten,  dan  Maluku  dengan  masing-masing  angka  tingkat penganggurannya  sebesar  8,52  persen,  8,17  persen,  dan  7,27  persen  [2].  Angka  TPT  ketiga provinsi  tersebut  jauh  di  atas  angka  TPT  nasional,  yaitu  sebesar  5,34  persen.  Dari  Gambar  1. dapat  dilihat  bahwa  Provinsi  Jawa  Barat  merupakan  provinsi  dengan  permasalahan  tingkat pengangguran  tertinggi  di  Indonesia.  Dalam  periode  2011  –  2018,  Jawa  Barat  ini  memiliki angka  TPT di atas  8  persen. Jika  dibandingkan  dari  tahun  sebelumnya  angka  TPT Jawa  Barat tahun  2018  mengalami  penurunan  sebesar  0,05  persen  dari  tahun  sebelumnya.  Hal  tersebut masih  jauh  dari  target  Rancangan  Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah  (RPJMD)  Jawa Barat karena target penurunan tingkat pengangguran sebesar 0,5 persen setiap tahunnya.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  di  atas,  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pengklasifikasian angkatan kerja berdasarkan faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran di  Jawa  Barat  pada  tahun  2018.  Tingkat  pengangguran  terbuka  ini  mampu  menggambarkan tingginya  jumlah  pengangguran  terhadap  banyaknya  angkatan  kerja  berusia  diatas  15  tahun yang  terdapat  di  wilayah  tertentu.  Telah  banyak  berbagai  literatur  yang  meneliti  variabel  – variabel  yang  diduga  memiliki  pengaruh  terhadap  keputusan  seseorang  untuk  menganggur. Jenis  kelamin  berpengaruh  positif  terhadap  keputusan  seseorang  untuk  menganggur  dimana perempuan memiliki kecenderungan menganggur lebih tinggi [1]. Hal ini terjadi juga pada usia seseorang  yang  berpengaruh  negatif  terhadap  keputusan  seseorang  untuk  menganggur. Selanjutnya,  status  perkawinan  dimana  kecenderungan  seseorang  yang  belum  kawin  memiliki peluang  menganggur    lebih  besar  daripada  yang  sudah  kawin.  Tingkat  pendidikan  secara signifikan  berpengaruh  terhadap  status  kerja  seseorang  [11].  Selain  itu,  klasifikasi  wilayah tempat  tinggal  penduduk  berpengaruh  terhadap  kondisi  status  pekerjaan  seeorang  dimana seseorang  yang  tinggal  di  wilayah  pedesaan  memiliki  kecenderungan  untuk  meganggur  lebih besar karena ketersediaan lapangan pekerjaan di pedesaan sedikit.
Penelitian  ini  menggunakan  metode random  forest untuk  mengetahui  seberapa  penting variabel-variabel di atas dalam mengklasifikasikan penduduk angkatan kerja kedalam kelompok berstatus  pengangguran  atau  bukan  pengangguran.  Metode random  forest merupakan  teknik terbaik  dalam  melakukan  pengklasifikasian  karena  menghasilkan error  term paling  minimum dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Selain  itu,  Metode  tersebut  menjadi  pilihan  alternatif untuk  metode  pengolahan  data  dengan  dimensi  data  yang  besar  karena  sangat  sulit  apabila dilakukan  pengolahan  data  dengan  metode  konvensional.  Dengan  demikian,  akan  dilakukan
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
penelitan dengan judul “Analisis pengangguran di Jawa Barat Tahun 2018 dengan pendekatan Random Forest”. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melakukan klasifikasi penduduk angkatan  kerja  ke  dalam  kelompok  berstatus  pengangguran  atau  bukan  pengangguran  dengan pendekatan random  forest dan  mengetahui  variabel  mana  yang  paling  berperan penting  dalam melakukan pengklasifikasian tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Angkatan kerja
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  penduduk  yang  termasuk  angkatan  kerja  adalah penduduk usia kerja (15 tahun atau lebih) yang bekerja, atau punya pekerjaan namun sementara tidak  bekerja  dan  pengangguran.  Bekerja  didefinisikan  sebagai  kegiatan  ekonomi  yang dilakukan oleh seseorang dengan maksud memperoleh atau membantu memperoleh pendapatan atau  keuntungan,  paling  sedikit  1  jam  (tidak  terputus)  dalam  seminggu  yang  lalu.  Kegiatan tersebut termasuk pola kegiatan pekerja tak dibayar yang membantu dalam suatu usaha/kegiatan ekonomi.
Pengangguran  adalah  suatu  keadaan  dimana  seseorang  yang  tergolong  dalam  angkatan kerja yang ingin mendapatkan kerja tetapi mereka belum dapat memperoleh pekerjaan tersebut [25].  Pengangguran  merupakan  suatu  ukuran  yang  dilakukan  jika  seseorang  tidak  memiliki pekerjaan  tetapi  mereka  sedang  melakukan  usaha  secara  aktif  dalam  empat  minggu  terakhir untuk mencari pekerjaan [13].

## 2.2. Classification and Regression Tree (CART)
CART merupakan metode eksplorasi data yang didasarkan pada teknik pohon keputusan. Pohon  klasifikasi  dihasilkan  saat  variabel  respons  berupa  data  kategorik,  sedangkan  pohon regresi dihasilkan saat variabel respons berupa data numerik [6]. Pohon  terbentuk dari proses pemilahan rekursif biner pada suatu gugus data sehingga nilai peubah respons pada setiap gugus data hasil pemilahan akan lebih homogen [6,21].
Pembentukan pohon klasifikasi CART meliputi tiga hal [6], yaitu sebagai berikut.
1. Pemilihan pemilah ( split )
2. Penentuan simpul terminal
3. Penandaan label kelas
Gambar 2.1. Struktur pohon metode CART
Pada  Gambar  1.  Menunjukkan  pohon  disusun  oleh  simpul
5 .  Setiap  pemilah ( split )  memilah  simpul  non-terminal  menjadi  dua  simpul  yang  saling  lepas.  Hasil  prediksi respons suatu amatan terdapat pada simpul terminal.
2.3. Random Forest
Metode random  forest merupakan  pengembangan  dari  metode  CART,  yaitu  klasifikasi berbasis decision tree /pohon keputusan [20]. Sehingga random forest dapat disebut juga dengan random decision forest. Metode random forest akan menghasilkan banyak tree yang terbentuk
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,

## Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
dari training  set . Decision mayoritas  dari  seluruh tree yang  terbentuk  adalah  hasil  akhir  dari klasifikasinya.  Metode random  forest secara  umum  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dibanding metode lain. Selain itu, random forest lebih cocok digunakan untuk training set yang berukuran  besar  dan  tetap  dapat  digunakan  saat  terdapat missing  data .  Akan  tetapi  akan membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  dalam  pembuatan  modelnya  saat decision  tree yang dihasilkan semakin banyak.

## 2.4. Metode Random Over-Under Sampling.
Random  over-under  sampling  (ROUS)  merupaka  salah  satu  fitur  yang  terdapat  pada metode  resampling  Random  Over  Sampling  Example  (ROSE)  yang  diperkenalkan  Giovanna Menardi  dan  Nicola  Torelli  dalam  mengatasi  data imbalance yang  berpengaruh  pada  estimasi model dan ukuran evaluasi . Metode ROSE menambah data pada suatu kelas dengan data buatan berdasarkan pendekatan smoothed bootstrap [18]. Sedangkan ROUS merupakan kombinasi dari teknik  undersampling  dan  oversampling.  Kelas  minoritas  dilakukan  oversampling  dengan pengembalian dan kelas mayoritas dilakukan undersampling tanpa pengembalian[16].

## 2.5. Ukuran Evaluasi
Dalam metode klasifikasi, digunakan test set untuk menilai seberapa baik klasifikasi yang dihasilkan.  Jika  label  suatu  baris  dalam test  set sama  dengan  hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan oleh  model,  maka  disebut  sebagai correct  classification .  Sedangkan  apabila  label  suatu  baris dalam test  set berbeda  dengan  hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  model,  maka  disebut sebagai missclassification . Sehingga semakin banyak  jumlah correct classification , maka akan semakin  tinggi  akurasi  dari  sebuah classifier dan  sebaliknya  semakin  banyak  jumlah missclassification , maka akan semakin rendah akurasi dari classifier [20].
Salah  satu  alat  bantu  yang  digunakan  untuk  menilai  seberapa  baik classifier adalah confusion matrix yang dihasilkan dari aplikasi model pada test set .
Tabel 2.1. Confusion Matrix Predict Class C -C Actual Class C True Positive (TP) False Negative (FN) P -C False Positive (FP) True Negative (TN) N P’ N’ All
Dari confusion matrix dapat diturunkan menjadi berbagai ukuran evaluasi, diantaranya:
1. Akurasi adalah perentase baris test set yang terklasifikasi dengan benar. 𝐀𝐤𝐮𝐫𝐚𝐬𝐢 𝐓𝐏 𝐓𝐍 𝐀𝐥𝐥
2. Sensitivity adalah True Positive recognition rate. 𝐒𝐞𝐧𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐢𝐭𝐲 𝐓𝐏 𝐏

## 3. Specifity adalah True Negatif recognition rate. 𝐒𝐩𝐞𝐜𝐢𝐟𝐢𝐭𝐲 𝐓𝐍 𝐍
Selain itu, terdapat ukuran evaluasi lain yang sering digunakan dalam mengukur performa dari model klasifikasi, yaitu AUC ( Area Under Curve ) [21]. Kurva yang dimaksud disini adalah kurva  ROC  ( Receiver    Operating    Characteristics )  yang  menunjukkan  hubungan  antara false positive rate ( 1 – Specifity ) dan true positive rate ( Sensitivity ). Luas AUC berada pada rentang 0  sampai  1,  sehingga  semakin  luas  (mendekati  1)  maka  semakin  baik  pula  performa klasifikasinya.
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
2.6. Mean Decrease Gini
Mean  Decrease  Gini merupakan  salah  satu  ukuran  kriteria  pemisahan  yang  digunakan dalam random  forest yang  juga  digunakan  dalam  CART.  Untuk  menghitung Mean  Decrease Gini digunakan rumus sebagai berikut:
𝑮𝒊𝒏𝒊 (𝑲)   𝟏   ∑ 𝑷 𝒊 𝟐 𝒏

## 𝒊 𝟏
Pada  setiap  pemisahan,  salah  satu  kelas  digunakan  untuk  membentuk  pemisahan  dan terjadi  penurunan  gini.  Jumlah  semua  penurunan  pada forest karena  variabel  tertentu, dinormalisasi  dengan  jumlah tree ,  membentuk  ukuran  Gini  [5].Angka Mean  Decrease  Gini merupakan  angka  yang  menjelaskan  seberapa  penting  suatu  variabel  independen  dalam kontribusinya  dalam  model.  Semakin  tinggi  angka Mean  Decrease  Gini ,  maka  semakin  tinggi pula kontribusinya dalam model tersebut.

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Ruang Lingkup Penelitian
Menurut  data  yang  dihimpun  dari  BPS,  provinsi dengan  predikat TPT tertinggi  dimiliki oleh  Provinsi  Jawa  Barat.  TPT  Provinsi  Jawa  Barat  pada  2018,  berada  di  level  8,52  persen, berada  di  atas  TPT  Nasional  sebesar  5,34  persen.  Selain  itu,  TPT  Jawa  Barat  selama  delapan tahun berturut-turut berada di atas delapan persen. Sehingga berdasarkan pertimbangan tersebut, lokus yang dipilih dalam penelitian ini adalah Provinsi Jawa Barat.
Tabel 3.1 . Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian
No Jenis Variabel Keterangan Tipe Data (1) (2) (3) (4) 1 Klasifikasi wilayah 0 =Perkotaan; 1 = Perdesaan Nominal 2 Jenis Kelamin 0 = Laki-laki; 1 = Perempuan Nominal 3 Umur 0 = 15 – 28 tahun; 1 = ≥ 29  tahun Nominal 4 Status Perkawinan 0 = Belum kawin, Cerai Hidup dan Cerai mati; 1 = Kawin Nominal 5 Tingkat Pendidikan 0 = Tidak ada, Paket A; SDLB;   SD; Paket B; SMPLB; SMP; Paket C; Paket C; SMA; dan SMK; 1 = D I/ D II; D III; D IV / S 1; S 2 dan S 3 Nominal 6 Pelatihan 0 = Ya; 1= Tidak Nominal 7 Pengalaman Kerja 0 = Ya ; 1 = Tidak Nominal 8 Status Pengangguran (Y) 0 = Tidak ; 1 = Ya Nominal

## 3.2. Sumber Data
Sumber data penelitian ini menggunakan raw data hasil Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas)  tahun  2018.  Sampel  yang  diambil  merupakan  individu  yang  termasuk  sebagai angkatan  kerja  berusia  15  -  64  tahun.  Jumlah  total  angkatan  kerja  dalam  sampel  sejumlah 20.074 individu.

## 3.3. Tahapan Analisis
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasian  dengan  metode Random  Forest menggunakan aplikasi  R.  Pengklasifikasian  ini  terdiri  dari  dua  kelas  yaitu  pengagguran  dan  bukan
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
pengangguran  (bekerja)  berdasarkan  hasil  Sakernas  tahun  2018.  Berikut  beberapa  tahapan analisis data dengan metode random forest :
1. Menentukan dan mempersiapkan seluruh variabel independen dan dependen.
2. Melakukan pengkodean terhadap variabel-variabel bersifat kategorik.
3. Mengubah tipe data variabel-variabel kategorik dengan fungsi as.factor().
4. Menyeimbangkan data dengan metode random over-under sampling untuk mengatasi data timpang.
5. Memisahkan data menjadi data training dan data testing , dengan proporsi masing-masing sebesar 80 persen dan 20 persen.
6. Membuat model random forest berdasarkan data training.
7. Menguji model dengan data testing .
8. Membuat confussion matrix .
9. Menghitung ukuran evaluasi/performa model dengan melihat tebakan benar.
10. Mentukan Mean  Decrease  Gini untuk  menjelaskan  seberapa  penting  suatu  variabel independen dalam model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Gambaran Angkatan Kerja
Berdasarkan  data  Sakernas  2018  berikut  bahwa  jumlah  orang  yang  memiliki  pekerjaan lebih  besar  daripada  orang  yang  tidak  memiliki  pekerjaan  (menganggur)  untuk  Provinsi  Jawa Barat.  Hal  ini  dilihat  dari  persentase  penduduk  bekerja  sebesar  96,58  persen  sedangkan persentase penduduk yang mengaggur sebesar 3,42 persen dari total penduduk angkatan kerja.

## Sumber : BPS (diolah)
Gambar 4.1. Persentase Jumlah Angkatan kerja berdasarkan Status Bekerja
Adanya perbedaan yang besar ini menununjukkan terdapat data yang timpang dan model klasifikasi  yang  dibangun  akan  tidak  efektif.  Sehingga  penelitian  ini  menggunakan  metode random  forest dengan random  over-under  sampling untuk  mengatasi  data  yang unbalanced (timpang).
Tabel 4.1. Jumlah unit sebelum dan sesudah proses random over-under sampling Data Status Sebelum disetimbangkan Hasil over- undersampling Bekerja 19388 (96,58%) 9877 (49,20%)
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Menganggur 686 (3,42%) 10197 (51,79%)
Berdasarkan  tabel  diatas  terdepatat  perbedaan  yang  sangat  jauh  sebelum  dan  sesudah dilakukan  penyeimbangan  data  dengan  metode random over-under  sampling. Sebelum dilakukan  penyeimbangan  data,  persentase  penduduk  yang  bekerja  dan  yang  menganggur  di Jawa  Barat  tahun  2018  masing-masing  sebesar  96,58  persen  dan  3,42  persen.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  perbedaan  proporsi  penduduk  yang  bekerja  dan  menganggur  sangat berbeda.  Namun,  setelah  dilakukan  penyeimbangan data  dengan  metode random over-under sampling jumlah penduduk yang berstatus bekerja dan menganggur jauh lebih proporsional dan hampir  sama,  dengan  persentase  penduduk  yang  bekerja  dan  yang  menganggur  di  Jawa  Barat tahun 2018 masing-masing sebesar 49,20 persen dan 51,79 persen.

## 4.2. Klasifikasi Angkatan Kerja dengan Random Forest
Penelitian  ini  melakukan  pengklasifikasian  penduduk  angkatan  kerja  kedalam  kelompok menganggur  dan  bekerja  berdasarkan  data  Sakernas  2018  di  Jawa  Barat  dengan  variabel  – variabel yang telah ditentukan menggunakan metode random forest dengan 80 persen dari data total atau sebanyak 16.059 data untuk data training dan 20 persen dari data total atau sebanyak 4.015  data  untuk  data testing .  Untuk  memeriksa  dan  menemukan  model  terbaik,  peneliti melakukan  perbandingan  data confusion  matrix sebelum  dan  sesudah resampling dengan random over-under sampling dengan hasil sebagai berikut   :
Tabel 4.2 . Confusion matrix (tanpa resampling ) Nilai Sebenarnya Bekerja Pengangguran Nilai Observasi Bekerja 3877 147 Pengangguran 0 0 Tabel 4.3 . Confusion matrix (dengan resampling ) Nilai Sebenarnya Bekerja Pengangguran Nilai Observasi Bekerja 1587 667 Pengangguran 381 1379
Berdasarkan tabel 4.2, dapat diketahui bahwa model random forest pada data sebelum resampling (data imbalanced )  dengan random  over-under  sampling mengalami overfitting . Overfitting dapat terjadi karena model cenderung mengarah pada salah satu kategori. Sehingga hasil  prediksi  menjadi  bias  dan  akurasi  yang  menyesatkan  [19].  Salah  satu  indikasi  terjadi overfitting adalah  dari  hasil  nilai  prediksi  dan  nilai  sebenarnya,  model random  forest tidak mampu memprediksi pengangguran berdasarkan variabel independen yang ada.
Sedangkan  pada  tabel  4.3,data  hasil resampling menggunakan random  over-under sampling mampu  membuat  model random  forest memprediksi  pengangguran  berdasarkan
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
varaibel  independen  yang  ada.  Karena  resampling  dapat  mengatasi  masalah  pada  data imbalanced (tidak seimbang), maka model random forest dengan random over-under sampling lebih cocok dalam mengklasifikasikan angkatan kerja di Jawa Barat tahun 2018.
Tabel 4.4 . Ukuran performa sebelum dan sesudah resampling Ukuran Performa (Persen) Kondisi Akurasi Sensitivity Specificity AUC Sebelum 96,59 1 0 0,50 Sesudah 73,89 80,64 67,40 75,73
Berdasarkan  ukuran  performa  model  pada  tabel  4.4,  untuk  model random  forest tanpa resampling menghasilkan  akurasi  dan sensitivity yang  cukup  tinggi  sebesar  96,56  persen  dan 100  persen.  Namun,  untuk specificity sangat  rendah  sebesar  0  persen  dan  AUC  sebesar  50 persen.  Angka specificity yang  sangat  rendah  karena  ketidakmampuan  model  dalam memprediksi pengangguran akibat data yang overfitting .  Sehingga model random forest tanpa resampling tidak  tepat  dipakai  untuk  melakukan  klasifikasi  meskipun  akurasi  dan sensitivity sangat tinggi.
Sedangkan untuk hasil model random forest setelah resampling diperoleh tingkat akurasi model  random  forest  sebesar  73,89  persen  Artinya,  ada  sekitar  26,11  persen  data  yang misklasifikasi dalam memprediksi data tersebut masuk dalam kategori yang benar dibandingkan dengan data aslinya. Untuk performa sensitifity berada di nilai 80,64 persen. Artinya, sebanyak 80,64  persen  data  diprediksi  benar  bahwa  penduduk  angkatan  kerja  tersebut  diklasifikasikan memiliki  pekerjaan  dibandingkan  dengan  total  penduduk  angkatan  kerja  memiliki  pekerjaan menurut  data  aslinya.  Sedangkan  19,36  persen  tersebut  salah  mengklasifikasikan  yang sebenarnya  memiliki  pekerjaan  namun  diklasifikasikan  menganggur.  Sedangkan  specifity menjelaskan  bahwa  terdapat  67.40  persen  data  yang  diklasifikasikan  benar  bahwa  penduduk tersebut  menganggur  dibandingkan  total  penduduk  yang  sebenarnya  menganggur.  Sedangkan 33.60  persen  menjelaskan  banyaknya  penduduk  yang  salah  diklasifikasikan,  yang  sebenarnya memiliki pekerjaan dimasukkan ke kelas menganggur. Untuk nilai AUC berada di angka 75.73 persen  karena  semakin  mendekati  100  persen,  maka  suatu  model  dikatakan  bagus  dalam mengklasifikasikan data. Nilai AUC yang berada di 75.4 persen memberikan gambaran bahwa model  setelah resampling dengan random  over-under  sampling lebih  baik  dalam  klasifikasi status bekerja individu pada data Sakernas 2018 di Jawa Barat.
Tabel 4.5 . Tabel Mean Decrease Gini dengan Random Forest Variabel Nilai Mean Decrease Gini Status Perkawinan 1665.70 Jenis Kelamin 234.77 Pengalaman Kerja 171.63 Pengalaman Pelatihan Bersertifikat 98.83 Pendidikan Terakhir 94.14
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Klasifikasi Wilayah 85.70 Umur 81.52 Pengalaman Pelatihan Tak Bersertifikat 16.15
Berdasarkan  tabel  4.5  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  variabel  status  perkawinan memiliki angka Mean Decrease Gini terbesar dibandingkan variabel lainnya. Sehingga, variabel status  perkawinan  memiliki  kontribusi  yang  besar  dalam  mengklasifikasikan  penduduk  yang memiliki  pekerjaan  dan  yang  menganggur  berdasarkan  hasil  Sakernas  2018  di  Jawa  Barat. Sesuai dengan hasil penelitian [12] bahwa status perkawinan menjadi faktor yang krusial dalam menentukan  posisi  seseorang  untuk  berkeinginan  mencari  pekerjaan.  Kemudian  variabel selanjutnya  adalah  variabel  jenis  kelamin    yang  memiliki  kontribusi  terbesar  kedua  dalam menetukan penduduk yang memiliki pekerjaan dan yang menganggur.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  model random  forest dengan  metode resampling  random  over-under  sampling untuk  mengatasi  data imbalanced menghasilkan performa pengklasifikasian lebih baik dibandingkan tanpa resampling . Selain itu, variabel yang berperan  penting  dalam  mengklasfikasian  penduduk  angkatan  kerja  adalah  variabel  status perkawinan  dan  jenis  kelamin.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  model random  forest dengan  metode random  over-under  sampling lebih  baik  dalam  melakukan pengklasfikasian pada data penduduk angkatan kerja di Jawa Barat tahun 2018 yang memiliki karakteristik imbalanced (rasio data tidak berimbang).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aryati,  F.  &  Sunaryanto,  H.,  2014.  Analisis  Pengangguran  Terdidik  di  Provinsi Bengkulu. Jurnal Ekonomi dan Perencaan Pembangunan (JEPP), 05(04), 70 - 79.
[2] Badan  Pusat  Statistik.  2020. Tingkat  Pengangguran  Terbuka Menurut  Provinsi  Tahun 1986 – 2020. Badan Pusat Statistik
[3] Bappenas. 2017. Evalusai Paruh Waktu RPJMN 2015 – 2019 . Bappenas.
[4] Blinova, T., Bylina, S., & Rusanovskiy, V., 2015. Vocational Education in the System of Determinants of Reducing Youth Unemployment: Interregional Comparisons. Procedia - Social and Behavioral Sciences 214, 526 – 534
[5] Breiman, L., & Cutler, A. (2011). Manual–setting up, using, and understanding random forests V4. 0. 2003. URL https://www. stat. berkeley. edu/~ breiman/Using_random_forests_v4. 0. pdf . [20 November 2020]
[6] Breiman,  L.,  Friedman,  J.H.,  Olshen,  R.A.,  &  Stone,  C.J.,  1984. Classification  and Regression Trees. Chapman & Hall.
[7] Breiman, L., 2001. Random Forests. Machine Learning, 45:5-32.
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,

## Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
[8] Cahyono, & Kahar, S., 2019. Menguak Fakta Tingginya Pengangguran di Jawa Barat . Koran  Perdjoeangan,  Jakarta.  https://www.koranperdjoeangan.com/menguak-fakta- tingginya-pengangguran-di-jawa-barat-2/ . [11 September 2020]
[9] Dinas  Tenaga  Kerja  Kabupaten  Buleleng.  2019. Banyaknya  Pengangguran  karana kurangnya  Pelatihan  keterampilan  kerja .  Website  Pemerintah  Kabupaten  Buleleng, Buleleng. https://www.bulelengkab.go.id/detail/artikel/banyaknya-pengangguran- karana-kurangnya-pelatihan-keterampilan-kerja-11 . [10 September 2020]
[10]   Dewi,  N.K.,  Syafitri,  U.D.,  &  Mulyadi,  S.Y., 2011.  Penerapan  Metode  Random  Forest dalam Driver Analysis (The Application of Random Forest in Driver Analysis). Forum Statistika dan Komputasi, 16 (1), 35-43
[11]   Hasby,  M.,  2019. Faktor-  Faktor  yang  Memengaruhi  Pengangguran  Pemuda  di Provinsi Banten tahun 2018 (Skripsi). Politeknik Statistika STIS.
[12] Jacob,  M.,  & Kleinert,  C. (2014).  Marriage,  Gender,  and  Class: The  Effects  of Partner Resources on Unemployment Exit in Germany. Social Forces , 92 (3), 839-871.
[13] Kaufman,  B.E.,  &  Hotchkiss,  J.L.,  1999. The  Economic  Labor  Markets .  Georgia  State University.
[14] Lavrinovicha, I., Lavrinenko, O., & Treinovskis, J.T., 2015.  Influence of Education on Unemployment  Rate  and  Incomes  of  Residents. Procedia  -  Social  and  Behavioral Sciences, 174, 3824 – 3831
[15]   Lipsey,  R.G.,  Purvis,  D.D.,  Courant,  P.N.,  &    Steiner,  P.O.,  1997. Pengantar Makroekonomi. Jilid kedua. Agus Maulana [penerjemah] .  Binarupa Aksara.
[16]   Lunardon,  N.,  Menardi,  G.,  &  Torelli,  N.  2014.  ROSE:  A  Package  for  Binary Imbalanced Learning. The R Journal , 6(1), 79.
[17]   Maulida, I., & Nooraeni, R., 2020. Penerapan Metode Random Forest Untuk Klasifikasi Wanita  Usia  Subur  di  Perdesaan  Dalam  Menggunakan  Internet  (SDKI  2017). Jurnal Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya , 8(1), 72-76.
[18] Menardi,  G.,  &  Torelli,  N.  (2014).  Training  and  assessing  classification  rules  with imbalanced data. Data Mining and Knowledge Discovery, 28(1), 92-122.
[19] Mishra,  S.  2017.  Handling  imbalanced  data:  SMOTE  vs.  random  undersampling. International Research Journal of Engineering and Technology , 4(8), 317-320.
[20]   Pramana, S., Yuniarto, B., Mariyah, S., Santoso, I., & Nooraeni, R., 2018. Data Mining dengan R Konsep Serta Implementasi . InMedia.
[21]   Purwa,  T.,  2019.  Perbandingan  Metode  Regresi  Logistik  dan  Random  Forest  untuk Klasifikasi  Data  Imbalanced  (Studi  Kasus:  Klasifikasi  Rumah  Tangga  Miskin  di Kabupaten  Karangasem,  Bali  Tahun  2017). Jurnal  Matematika,  Statistika  Dan Komputasi , 16(1), 58.
Ahmad Safrian F, M. Rizki R, Rendy R.R, Ria Nurul A,
Tika Novitasari,  Rani Nooraeni

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
[22]   Putra, D.A., 2018. Pemerintah Jokowi Ciptakan 10,34 Juta Lapangan Kerja Baru Sejak 2015 Hingga 2018 . Merdeka.com, Jakarta. https://www.merdeka.com/uang/pemerintah- jokowi-ciptakan-1034-juta-lapangan-kerja-baru-sejak-2015-hingga-2018.html . [10 September 2020]
[23]   Sartono  B,  Syafitri  UD.  2010. Ensemble  Tree:  an  Alternative  toward  Simple Classification & Regression Tree . Forum Statistika dan Komputasi. 15(1):1-7.
[24] Sukirno, S., 2000. Makro Ekonomi Modern . Raja Grafindo Persada.
[25] Sukirno, S., 2006. Makroekonomi Teori Pengantar . Raja Grafindo Persada.